bp神經網路模型預測模型

A. 建立BP神經網路地面沉降預測模型

基坑降水引起地面沉降的BP神經網路預測模型建模過程如下：

（1）樣本選擇

因基坑降水引起的地面沉降量和距離基坑的距離關系密切，因此建模選用「基坑降水引起沉降工程數據（第二類）」（見表4.1）中的相關數據作為樣本進行學習訓練和檢驗。

（2）BP神經網路結構設計

對於BP網路，對於任何在閉區間內的一個連續函數都可以用單隱層的BP網路逼近，因而一個三層BP網路就可以完成任意的n維到m維的映射。根據網路結構簡單化的原則，確定採用三層BP網路結構，即輸入層為沉降點距基坑的距離L（m）、等效壓縮模量E（MPa）、水位降深H（m）和支護剛度n四個參數，輸出層為地面累積沉降量（mm），隱層層數為1層。隱層的神經元數目選擇是一個十分復雜的問題，往往需要根據設計者的經驗和多次實驗來確定，因而不存在一個理想的解析式來表示。隱單元的數目與問題的要求，與輸入、輸出單元的數目有直接的關系。隱單元數目太多會導致學習時間過長，誤差不一定最佳，也會導致容錯性差、不能識別以前沒有看到的樣本，因此一定存在一個最佳的隱單元數。研究通過一次編程比較了隱層神經元個數分別為5、10、15、20、25、30、40時訓練速度及檢驗精度。

圖4.2 BP神經網路程序框圖

（3）網路訓練及檢驗

BP網路採用梯度下降法來降低網路的訓練誤差，考慮到基坑降水地面沉降范圍內沉降量變化幅度較小的特點，訓練時以訓練目標取0.001為控制條件，考慮到網路的結構比較復雜，神經元個數比較多，需要適當增加訓練次數和學習速率，因此初始訓練次數設為10000次，學習速率取0.1，中間層的神經元傳遞函數採用S型正切函數tansig，傳輸函數採用logsig，訓練函數採用trainlm，選用38組數據中的33組作為訓練樣本，5組作為檢驗樣本。

（4）網路實現及檢驗效果

使用MATLAB6.0編程建立基於BP神經網路的基坑降水地面沉降預測模型（程序代碼見附件1），其訓練誤差及檢驗效果如下：

圖4.3 訓練誤差曲線

圖4.4 預測誤差曲線

由圖4.3、圖4.4可見：樣本數據收斂，訓練誤差較小，中間層神經單元個數為10時預測精度較好，誤差小於20%，誤差滿足工程需求。

B. 求一個bp神經網路預測模型的MATLAB程序

BP神經網路預測的步驟:

1、輸入和輸出數據。

2、創建網路。fitnet（）

3、劃分訓練，測試和驗證數據的比例。net.divideParam.trainRatio；net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio

4、訓練網路。train（）

5、根據圖表判斷擬合好壞。ploterrcorr（）；parcorr（）；plotresponse（）

6、預測往後數據。net（）

7、畫出預測圖。plot（）

執行下列命令

BP_prediction

得到結果：

[ 2016, 14749.003045557066798210144042969]

[ 2017, 15092.847215188667178153991699219]

[ 2018, 15382.150005970150232315063476562]

[ 2019, 15398.85769711434841156005859375]

[ 2020, 15491.935150090605020523071289062]